Week3:分析の具体的手法 ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(事例と手法)(2)

課題を解いていく

データ加工

net上のデータを読み込み

dat.path = "https://lms.gacco.org/asset-v1:gacco+ga063+2016_04+type@asset+block/dummydata_A.csv"
dat <- read.csv(file(dat.path,encoding = "Shift-JIS"))
head(dat, 2)
##   ID X3大都市圏か否か 世帯人員  就業人員 住居の所有関係 就業.非就業の別
## 1 A1  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 2 A2  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
##   年齢階級.5歳階級. 年齢階級.65歳未満か否か. 集計用乗率 年間収入.円.
## 1        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333    4,216,755
## 2        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333    4,362,659
##   消費支出額.合計.   食費 住居費 光熱.水道費 家具.家事用品費
## 1          541,403 55,410    897      13,965           8,725
## 2          122,635 25,878  1,153      12,253           2,425
##   被服及び履物費 保健医療費 交通.通信費 教育費 教養娯楽費 その他の消費支出
## 1          6,693      2,061      15,578      0     21,878          416,193
## 2         16,491      8,031      28,731      0     16,019           11,649

カンマ区切りの数値を数値型に変換

colnames(dat[,c(10:ncol(dat))])
##  [1] "年間収入.円."     "消費支出額.合計." "食費"            
##  [4] "住居費"           "光熱.水道費"      "家具.家事用品費" 
##  [7] "被服及び履物費"   "保健医療費"       "交通.通信費"     
## [10] "教育費"           "教養娯楽費"       "その他の消費支出"
dat2 <- apply(dat[,c(10:ncol(dat))], 1:2, function(x){return (as.integer(gsub(",","",x)))})
head(dat2, 3)
##      年間収入.円. 消費支出額.合計.  食費 住居費 光熱.水道費
## [1,]      4216755           541403 55410    897       13965
## [2,]      4362659           122635 25878   1153       12253
## [3,]      4601661           387940 29352    924       13822
##      家具.家事用品費 被服及び履物費 保健医療費 交通.通信費 教育費
## [1,]            8725           6693       2061       15578      0
## [2,]            2425          16491       8031       28731      0
## [3,]            2060           9120       5648       23313      0
##      教養娯楽費 その他の消費支出
## [1,]      21878           416193
## [2,]      16019            11649
## [3,]      22067           281630
head(dat[,c(1:9)])
##   ID X3大都市圏か否か 世帯人員  就業人員 住居の所有関係 就業.非就業の別
## 1 A1  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 2 A2  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 3 A3  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 4 A4  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 5 A5  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 6 A6  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
##   年齢階級.5歳階級. 年齢階級.65歳未満か否か. 集計用乗率
## 1        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333
## 2        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333
## 3        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333
## 4        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333
## 5        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333
## 6        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333
dat2 <- cbind(dat[,c(1:9)], dat2)
head(dat2, 3)
##   ID X3大都市圏か否か 世帯人員  就業人員 住居の所有関係 就業.非就業の別
## 1 A1  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 2 A2  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 3 A3  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
##   年齢階級.5歳階級. 年齢階級.65歳未満か否か. 集計用乗率 年間収入.円.
## 1        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333      4216755
## 2        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333      4362659
## 3        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333      4601661
##   消費支出額.合計.  食費 住居費 光熱.水道費 家具.家事用品費 被服及び履物費
## 1           541403 55410    897       13965            8725           6693
## 2           122635 25878   1153       12253            2425          16491
## 3           387940 29352    924       13822            2060           9120
##   保健医療費 交通.通信費 教育費 教養娯楽費 その他の消費支出
## 1       2061       15578      0      21878           416193
## 2       8031       28731      0      16019            11649
## 3       5648       23313      0      22067           281630
summary(dat2)
##        ID              X3大都市圏か否か      世帯人員         就業人員   
##  A1     :   1   0_3大都市圏以外:6018    2_2人    :4077   1_1人以下:5415  
##  A10    :   1   1_3大都市圏    :3982    3_3人以上:5923   2_2人以上:4585  
##  A100   :   1                                                            
##  A1000  :   1                                                            
##  A10000 :   1                                                            
##  A1001  :   1                                                            
##  (Other):9994                                                            
##       住居の所有関係 就業.非就業の別  年齢階級.5歳階級.
##  1_持ち家    :7821   1_就業  :7349   9_65歳以上:2952   
##  2_借家・借間:2179   2_非就業:2651   7_55〜59歳:1122   
##                                      6_50〜54歳:1023   
##                                      5_45〜49歳: 951   
##                                      4_40〜44歳: 927   
##                                      8_60〜64歳: 894   
##                                      (Other)   :2131   
##  年齢階級.65歳未満か否か.   集計用乗率      年間収入.円.     
##  1_65歳未満:7048          Min.   : 510.1   Min.   : 1987335  
##  2_65歳以上:2952          1st Qu.: 568.0   1st Qu.: 4365962  
##                           Median : 599.8   Median : 5993425  
##                           Mean   : 694.8   Mean   : 6213681  
##                           3rd Qu.: 811.6   3rd Qu.: 7942727  
##                           Max.   :1365.9   Max.   :12251614  
##                                                              
##  消費支出額.合計.       食費            住居費           光熱.水道費   
##  Min.   :  70370   Min.   :  9094   Min.   :      1.0   Min.   : 3893  
##  1st Qu.: 199213   1st Qu.: 43994   1st Qu.:    725.8   1st Qu.:12671  
##  Median : 259628   Median : 57522   Median :   3464.0   Median :16236  
##  Mean   : 291878   Mean   : 65594   Mean   :  17487.3   Mean   :18488  
##  3rd Qu.: 342923   3rd Qu.: 84098   3rd Qu.:  22085.0   3rd Qu.:23161  
##  Max.   :2523213   Max.   :226852   Max.   :1040029.0   Max.   :75631  
##                                                                        
##  家具.家事用品費  被服及び履物費     保健医療費      交通.通信費     
##  Min.   :    75   Min.   :    77   Min.   :   101   Min.   :    126  
##  1st Qu.:  2839   1st Qu.:  3763   1st Qu.:  3787   1st Qu.:  10338  
##  Median :  5595   Median :  7468   Median :  7618   Median :  23272  
##  Mean   :  9214   Mean   : 11873   Mean   : 13239   Mean   :  44037  
##  3rd Qu.: 11081   3rd Qu.: 14547   3rd Qu.: 15444   3rd Qu.:  49090  
##  Max.   :252301   Max.   :306524   Max.   :450453   Max.   :1359528  
##                                                                      
##      教育費          教養娯楽費     その他の消費支出 
##  Min.   :      0   Min.   :   362   Min.   :    631  
##  1st Qu.:      0   1st Qu.: 11768   1st Qu.:  24284  
##  Median :   1600   Median : 20969   Median :  43228  
##  Mean   :  14293   Mean   : 30329   Mean   :  67319  
##  3rd Qu.:  12451   3rd Qu.: 37538   3rd Qu.:  78361  
##  Max.   :2142757   Max.   :867614   Max.   :1551469  
##

今回は、欠測もなくただの整数なのでなにも気にしなくて良いが、気にするときはどうすべきかな？

reshape2で集計していく

library(reshape2)

head(melt(dat2), 3)
## Using ID, X3大都市圏か否か, 世帯人員, 就業人員, 住居の所有関係, 就業.非就業の別, 年齢階級.5歳階級., 年齢階級.65歳未満か否か. as id variables
##   ID X3大都市圏か否か 世帯人員  就業人員 住居の所有関係 就業.非就業の別
## 1 A1  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 2 A2  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 3 A3  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
##   年齢階級.5歳階級. 年齢階級.65歳未満か否か.   variable    value
## 1        1_30歳未満               1_65歳未満 集計用乗率 538.5333
## 2        1_30歳未満               1_65歳未満 集計用乗率 538.5333
## 3        1_30歳未満               1_65歳未満 集計用乗率 538.5333

パラメータなしでmeltするだけで、気持ちよく整形してくれる

colnames(dat2[2:8])
## [1] "X3大都市圏か否か"         "世帯人員"                
## [3] "就業人員"                 "住居の所有関係"          
## [5] "就業.非就業の別"          "年齢階級.5歳階級."       
## [7] "年齢階級.65歳未満か否か."
paste(colnames(dat2[2:8]), collapse = "+")
## [1] "X3大都市圏か否か+世帯人員+就業人員+住居の所有関係+就業.非就業の別+年齢階級.5歳階級.+年齢階級.65歳未満か否か."
paste(paste(colnames(dat2[2:8]), collapse = "+"), "~variable")
## [1] "X3大都市圏か否か+世帯人員+就業人員+住居の所有関係+就業.非就業の別+年齢階級.5歳階級.+年齢階級.65歳未満か否か. ~variable"
head(dcast(melt(dat2), paste(paste(colnames(dat2[2:8]), collapse = "+"), "~variable"), mean), 3)
## Using ID, X3大都市圏か否か, 世帯人員, 就業人員, 住居の所有関係, 就業.非就業の別, 年齢階級.5歳階級., 年齢階級.65歳未満か否か. as id variables
##   X3大都市圏か否か 世帯人員  就業人員 住居の所有関係 就業.非就業の別
## 1  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 2  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
## 3  0_3大都市圏以外    2_2人 1_1人以下       1_持ち家          1_就業
##   年齢階級.5歳階級. 年齢階級.65歳未満か否か. 集計用乗率 年間収入.円.
## 1        1_30歳未満               1_65歳未満   538.5333      4498780
## 2        2_30〜34歳               1_65歳未満   647.1538      3975750
## 3        3_35〜39歳               1_65歳未満   531.4643      4659284
##   消費支出額.合計.     食費   住居費 光熱.水道費 家具.家事用品費
## 1         230510.9 34844.33 1558.778    12746.33        4889.556
## 2         437518.0 45084.00 1982.600    18053.40       14270.400
## 3         168438.3 38269.50 6800.227    13538.05        7739.864
##   被服及び履物費 保健医療費 交通.通信費   教育費 教養娯楽費
## 1       8194.444   5638.556    25982.33    0.000   16405.22
## 2      20510.200   7440.800   274923.40 8495.400   15377.60
## 3       7753.909   5803.318    19187.55 2176.545   20455.00
##   その他の消費支出
## 1        120247.33
## 2         31376.00
## 3         46709.82
dcast(melt(dat2), 住居の所有関係 + 就業.非就業の別 ~ variable, mean)
## Using ID, X3大都市圏か否か, 世帯人員, 就業人員, 住居の所有関係, 就業.非就業の別, 年齢階級.5歳階級., 年齢階級.65歳未満か否か. as id variables
##   住居の所有関係 就業.非就業の別 集計用乗率 年間収入.円. 消費支出額.合計.
## 1       1_持ち家          1_就業   674.8666      7603804         327117.2
## 2       1_持ち家        2_非就業   678.7376      4183803         241786.9
## 3   2_借家・借間          1_就業   749.4004      5198573         269512.7
## 4   2_借家・借間        2_非就業   825.5818      2891429         182382.8
##       食費    住居費 光熱.水道費 家具.家事用品費 被服及び履物費 保健医療費
## 1 77598.56  7996.726    20763.52        9993.894      13867.359   13056.92
## 2 53631.68 13255.391    16934.38        9399.955       8623.570   16412.30
## 3 48745.29 47638.423    14636.76        7284.458      11179.691   10177.31
## 4 42213.80 38062.981    12845.62        5819.540       5433.882   11346.39
##   交通.通信費    教育費 教養娯楽費 その他の消費支出
## 1    50657.83 21032.745   33162.54         78982.71
## 2    32267.59  1753.600   32004.61         57499.65
## 3    43661.64 11874.867   22743.61         51566.23
## 4    19209.39  2647.879   14556.17         30243.03
melt(dcast(melt(dat2), 住居の所有関係 + 就業.非就業の別 ~ variable, mean))
## Using ID, X3大都市圏か否か, 世帯人員, 就業人員, 住居の所有関係, 就業.非就業の別, 年齢階級.5歳階級., 年齢階級.65歳未満か否か. as id variables
## Using 住居の所有関係, 就業.非就業の別 as id variables
##    住居の所有関係 就業.非就業の別         variable        value
## 1        1_持ち家          1_就業       集計用乗率     674.8666
## 2        1_持ち家        2_非就業       集計用乗率     678.7376
## 3    2_借家・借間          1_就業       集計用乗率     749.4004
## 4    2_借家・借間        2_非就業       集計用乗率     825.5818
## 5        1_持ち家          1_就業     年間収入.円. 7603804.0054
## 6        1_持ち家        2_非就業     年間収入.円. 4183803.1435
## 7    2_借家・借間          1_就業     年間収入.円. 5198573.4030
## 8    2_借家・借間        2_非就業     年間収入.円. 2891428.5452
## 9        1_持ち家          1_就業 消費支出額.合計.  327117.2190
## 10       1_持ち家        2_非就業 消費支出額.合計.  241786.9296
## 11   2_借家・借間          1_就業 消費支出額.合計.  269512.6885
## 12   2_借家・借間        2_非就業 消費支出額.合計.  182382.7945
## 13       1_持ち家          1_就業             食費   77598.5566
## 14       1_持ち家        2_非就業             食費   53631.6842
## 15   2_借家・借間          1_就業             食費   48745.2949
## 16   2_借家・借間        2_非就業             食費   42213.7973
## 17       1_持ち家          1_就業           住居費    7996.7265
## 18       1_持ち家        2_非就業           住居費   13255.3911
## 19   2_借家・借間          1_就業           住居費   47638.4234
## 20   2_借家・借間        2_非就業           住居費   38062.9808
## 21       1_持ち家          1_就業      光熱.水道費   20763.5192
## 22       1_持ち家        2_非就業      光熱.水道費   16934.3819
## 23   2_借家・借間          1_就業      光熱.水道費   14636.7563
## 24   2_借家・借間        2_非就業      光熱.水道費   12845.6164
## 25       1_持ち家          1_就業  家具.家事用品費    9993.8945
## 26       1_持ち家        2_非就業  家具.家事用品費    9399.9545
## 27   2_借家・借間          1_就業  家具.家事用品費    7284.4576
## 28   2_借家・借間        2_非就業  家具.家事用品費    5819.5397
## 29       1_持ち家          1_就業   被服及び履物費   13867.3586
## 30       1_持ち家        2_非就業   被服及び履物費    8623.5700
## 31   2_借家・借間          1_就業   被服及び履物費   11179.6907
## 32   2_借家・借間        2_非就業   被服及び履物費    5433.8822
## 33       1_持ち家          1_就業       保健医療費   13056.9216
## 34       1_持ち家        2_非就業       保健医療費   16412.3001
## 35   2_借家・借間          1_就業       保健医療費   10177.3076
## 36   2_借家・借間        2_非就業       保健医療費   11346.3918
## 37       1_持ち家          1_就業      交通.通信費   50657.8345
## 38       1_持ち家        2_非就業      交通.通信費   32267.5910
## 39   2_借家・借間          1_就業      交通.通信費   43661.6400
## 40   2_借家・借間        2_非就業      交通.通信費   19209.3918
## 41       1_持ち家          1_就業           教育費   21032.7453
## 42       1_持ち家        2_非就業           教育費    1753.6002
## 43   2_借家・借間          1_就業           教育費   11874.8666
## 44   2_借家・借間        2_非就業           教育費    2647.8795
## 45       1_持ち家          1_就業       教養娯楽費   33162.5411
## 46       1_持ち家        2_非就業       教養娯楽費   32004.6067
## 47   2_借家・借間          1_就業       教養娯楽費   22743.6086
## 48   2_借家・借間        2_非就業       教養娯楽費   14556.1671
## 49       1_持ち家          1_就業 その他の消費支出   78982.7127
## 50       1_持ち家        2_非就業 その他の消費支出   57499.6540
## 51   2_借家・借間          1_就業 その他の消費支出   51566.2255
## 52   2_借家・借間        2_非就業 その他の消費支出   30243.0274
subset(melt(dcast(melt(dat2), 住居の所有関係 + 就業.非就業の別 ~ variable, mean)), variable=="教養娯楽費")
## Using ID, X3大都市圏か否か, 世帯人員, 就業人員, 住居の所有関係, 就業.非就業の別, 年齢階級.5歳階級., 年齢階級.65歳未満か否か. as id variables
## Using 住居の所有関係, 就業.非就業の別 as id variables
##    住居の所有関係 就業.非就業の別   variable    value
## 45       1_持ち家          1_就業 教養娯楽費 33162.54
## 46       1_持ち家        2_非就業 教養娯楽費 32004.61
## 47   2_借家・借間          1_就業 教養娯楽費 22743.61
## 48   2_借家・借間        2_非就業 教養娯楽費 14556.17

よしいい感じ

散布図を見ていく

library(dygraphs)
dygraph(dat2[,c("食費","教養娯楽費")])

plot(dat2[,c("食費","教養娯楽費")])

これじゃなかった。。。

library(rCharts)
#rPlot(食費 ~ 教養娯楽費 , data = dat2, type="point")

このままプロットするとRMarkdownでおちるみたい。。

library(rCharts)

n1 <- rPlot(教養娯楽費 ~ 食費, data = dat2, type="point")
n1$print(include_assets=TRUE)
#n1$show("iframesrc", cdn = TRUE)

一度に相関関係をみてみる

pairs(dat2[9:ncol(dat2)])

#plot(dat2[10:ncol(dat2)])
#plot(iris)
#cor(iris)

別の方法でも

#install.packages("psych")
library(psych)
pairs.panels(dat2[9:ncol(dat2)])

散布図行列は多変数には向かない

無向グラフ

#install.packages("qgraph")
library(qgraph)
## Warning: package 'qgraph' was built under R version 3.2.5
#qgraph(cor(dat2[,c(10:ncol(dat2))]),edge.labels=T)
# Col name
dat2.parts <- dat2[,c(9:ncol(dat2))]
colnames(dat2.parts) <- 1:ncol(dat2.parts)
names.map <- cbind(colnames(dat2.parts), colnames(dat2[,c(9:ncol(dat2))]))
names.map
##       [,1] [,2]              
##  [1,] "1"  "集計用乗率"      
##  [2,] "2"  "年間収入.円."    
##  [3,] "3"  "消費支出額.合計."
##  [4,] "4"  "食費"            
##  [5,] "5"  "住居費"          
##  [6,] "6"  "光熱.水道費"     
##  [7,] "7"  "家具.家事用品費" 
##  [8,] "8"  "被服及び履物費"  
##  [9,] "9"  "保健医療費"      
## [10,] "10" "交通.通信費"     
## [11,] "11" "教育費"          
## [12,] "12" "教養娯楽費"      
## [13,] "13" "その他の消費支出"
cor(dat2.parts)
##               1           2          3            4             5
## 1   1.000000000  0.03303122 0.02111651 -0.007093162  0.1360788551
## 2   0.033031223  1.00000000 0.42236660  0.627179977 -0.1522640162
## 3   0.021116509  0.42236660 1.00000000  0.416400775  0.1813296657
## 4  -0.007093162  0.62717998 0.41640077  1.000000000 -0.1174578777
## 5   0.136078855 -0.15226402 0.18132967 -0.117457878  1.0000000000
## 6  -0.113519207  0.42963497 0.32126807  0.628176087 -0.1070055688
## 7  -0.029793426  0.06151691 0.10508810  0.058155529 -0.0431933198
## 8   0.036572340  0.18582570 0.17741076  0.110409587 -0.0233655743
## 9   0.009218828 -0.01252829 0.12284103  0.014098007 -0.0261746207
## 10 -0.018120989  0.14712477 0.55278061  0.105197205 -0.0005647822
## 11  0.015854010  0.24424811 0.40124772  0.168229212 -0.0369274450
## 12  0.067948749  0.09919296 0.25387291  0.070011501 -0.0465730118
## 13 -0.037295902  0.20680581 0.61297019  0.128072740 -0.0389718182
##              6             7             8             9            10
## 1  -0.11351921 -0.0297934258  0.0365723402  0.0092188276 -0.0181209886
## 2   0.42963497  0.0615169113  0.1858256988 -0.0125282915  0.1471247668
## 3   0.32126807  0.1050880997  0.1774107555  0.1228410334  0.5527806111
## 4   0.62817609  0.0581555294  0.1104095867  0.0140980070  0.1051972046
## 5  -0.10700557 -0.0431933198 -0.0233655743 -0.0261746207 -0.0005647822
## 6   1.00000000  0.0416077028  0.0809913149  0.0208348037  0.0908257064
## 7   0.04160770  1.0000000000 -0.0001792092  0.0008468233  0.0069246713
## 8   0.08099131 -0.0001792092  1.0000000000 -0.0006263670  0.0237582713
## 9   0.02083480  0.0008468233 -0.0006263670  1.0000000000 -0.0222992683
## 10  0.09082571  0.0069246713  0.0237582713 -0.0222992683  1.0000000000
## 11  0.13597030  0.0061245891  0.0651453620  0.0014366565  0.0579117710
## 12  0.04727134 -0.0003599830  0.0181509230  0.0198852253  0.0060463449
## 13  0.09677463  0.0266859717  0.0388558797 -0.0028229072  0.0231781891
##              11           12           13
## 1   0.015854010  0.067948749 -0.037295902
## 2   0.244248111  0.099192958  0.206805812
## 3   0.401247719  0.253872908  0.612970188
## 4   0.168229212  0.070011501  0.128072740
## 5  -0.036927445 -0.046573012 -0.038971818
## 6   0.135970300  0.047271344  0.096774632
## 7   0.006124589 -0.000359983  0.026685972
## 8   0.065145362  0.018150923  0.038855880
## 9   0.001436656  0.019885225 -0.002822907
## 10  0.057911771  0.006046345  0.023178189
## 11  1.000000000  0.014986554  0.009045272
## 12  0.014986554  1.000000000  0.021706160
## 13  0.009045272  0.021706160  1.000000000
qgraph(cor(dat2.parts),edge.labels=T)

qgraph(cor(dat2.parts),edge.labels=T,minimum=.2,edge.color="black")

# みたいやつだけ残す
tmp.cor <- cor(dat2.parts)
tmp.cor[,-2] <- 0
tmp.cor[2,2] <- 0
tmp.cor
##    1           2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
## 1  0  0.03303122 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 2  0  0.00000000 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 3  0  0.42236660 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 4  0  0.62717998 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 5  0 -0.15226402 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 6  0  0.42963497 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 7  0  0.06151691 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 8  0  0.18582570 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 9  0 -0.01252829 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 10 0  0.14712477 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 11 0  0.24424811 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 12 0  0.09919296 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
## 13 0  0.20680581 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0
qgraph(tmp.cor,edge.labels=T)

### ヒートマップ

cor.plot(cor(dat2.parts) ,numbers = T)